(仅供参考)信用评级模型
银行信用评级模型与评估指标介绍
银行信用评级模型与评估指标介绍银行信用评级是衡量银行信用风险的重要手段，对于投资者、借款人、监管机构和金融市场都具有重要意义。
本文将介绍银行信用评级模型的基本原理和常用的评估指标，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
一、银行信用评级模型的基本原理银行信用评级模型是通过对银行的财务状况、经营风险、市场环境等因素进行综合分析，来评估银行信用风险的工具。
这些模型通常基于统计学和金融理论，通过建立数学模型来预测银行的违约概率或违约风险。
常见的银行信用评级模型包括传统的评级模型和结构化的评级模型。
传统的评级模型主要基于财务比率和财务指标，如资本充足率、不良贷款率、利润率等。
这些指标可以反映银行的财务健康状况和盈利能力，是评估银行信用风险的重要依据。
而结构化的评级模型则通过对银行的经营环境、治理结构、市场竞争力等因素进行综合评估。
这些因素通常包括行业前景、市场地位、管理能力、风险管理水平等。
结构化的评级模型相对于传统模型更加全面，能够更好地捕捉银行信用风险的动态变化。
二、常用的评估指标1. 资本充足率资本充足率是衡量银行资本实力的重要指标，也是评估银行信用风险的关键指标之一。
资本充足率越高，银行的偿付能力越强，信用风险越低。
一般来说，资本充足率超过10%被认为是较为安全的水平。
2. 不良贷款率不良贷款率是反映银行贷款质量的指标。
不良贷款率越低，银行的贷款风险越小，信用评级越高。
不良贷款率通常以百分比表示，一般来说，不良贷款率低于5%被认为是较为安全的水平。
3. 利润率利润率是反映银行盈利能力的指标。
利润率越高，银行的盈利能力越强，信用评级越高。
利润率通常以百分比表示，一般来说，利润率超过10%被认为是较为安全的水平。
4. 市场地位市场地位是反映银行竞争力的指标。
市场地位越强，银行的业务规模越大，信用评级越高。
市场地位可以通过银行的市场份额、营业收入等指标来衡量。
5. 风险管理水平风险管理水平是反映银行风险控制能力的指标。
信用评级模型(PPT 79页)
构建信用转移矩阵
以上给出了AAA和A级债券的转移概率， 同样可以得到其他级别，如AA、BBB、C 等信用级别的转移概率。
将债券所有级别的转移概率列表，就形 成了所谓的“信用转移矩阵”。
43
信用转移矩阵
级别 AAA AA A
BBB BB B
CCC 违约
AAA 90.81 8.33 0.68 0.06 0.12 0
实用中 仅着重于违约预测； 能否适用于发展中国家的新兴股票市场； 无法预测非上市公司。
28
五、LossCalc 模型
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LossCalc模型的基本思路是根据历史数据 在债务的违约损失率(Loss Given Default) 和一组解释变量之间建立起一个多元统计 模型。
30
由于违约损失率的大小不仅受到负债企 业因素影响，而且还同债务项目的具体 设计密切相关。
把所有的可能列出，形成所谓的“评级转 移矩阵”。
39
模型需要的数据
需要利用的数据：
当前的信用评级数据 信用等级在一年内发生改变的概率 违约的残值回收率 债券的（到期）收益率
40
步骤1 信用转移矩阵
根据历史资料得到，期初信用级别为AAA的债券， 1年后的信用等级的概率如下 AAA，90.81％
45
违约回收率统计表
债券级别 优先担保债券 优先无担保债券 优先次级债券
次级债券 初级次级债券
回收率(％面值) 53.80 51.13 38.52 32.74 17.09
标准差(％) 26.86 25.45 23.81 20.18 10.90
例：BBB级债券在下一年违约概率为0.18％,若它是优先无担保 债券，则其一旦违约，面值100元可回收51.13元。
企业信用评级方法和模型
企业信用评级方法和模型企业信用评级是评估企业偿付能力和信用风险的过程。
评级机构通常使用一系列方法和模型来为企业分配信用评级。
以下是一些常见的企业信用评级方法和模型：1. 财务分析：这是评估企业财务状况的基本方法。
包括对企业财务报表的分析，如资产负债表、利润表和现金流量表。
指标可能包括负债比率、偿债能力、盈利能力等。
2. 行业分析：考虑到企业所处的行业和市场条件，行业分析对评级也非常重要。
不同行业的企业面临不同的风险和挑战，这些因素需要被纳入评估。
3. 市场风险分析：评级机构通常会考虑市场风险，包括宏观经济条件、市场竞争、政治环境等。
这可以通过对宏观经济指标、行业趋势和企业定位的分析来实现。
4. 信用分析：考虑到企业的信用历史和信用记录。
这包括对过去的债务偿还记录、信用报告和信用评分的评估。
5. 评级模型：评级机构通常使用数学和统计模型来辅助评估。
这些模型可以包括：•统计模型：使用回归分析等统计工具，通过历史数据来预测未来的信用风险。
•机器学习模型：利用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，来进行信用评级。
•评级分数卡：基于多个因素的分数卡，每个因素有相应的分数，综合计算得到最终的信用评级。
6. 专业判断：评级机构的专业分析师也会提供主观的判断，考虑到一些非数值化的因素，如管理团队的经验、公司治理结构等。
7. 外部评估：有些评级机构可能会考虑外部评估，如客户反馈、供应商评价等。
综合以上因素，评级机构会给企业一个信用等级，通常使用字母或数字等级，例如AAA、AA、A、BBB等。
这些评级对投资者、供应商和其他利益相关者提供了一个衡量企业信用质量的参考。
请注意，不同的评级机构可能会使用不同的方法和模型，因此评级之间可能存在差异。
信用评级-信用评级模型
影响力，积极参与国际评级标准的制定和修订。
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特征选择与提取
01
02
03
特征选择
从众多数据中挑选出对信 用评级影响较大的特征。
特征提取
通过数学变换或其他方法， 从原始数据中提取出更有 代表性的特征。
特征降维
在保留主要信息的前提下， 减少特征数量，降低模型 复杂度。
模型训练与优化
模型选择
根据问题特点选择合适的信用评级模型。
参数调整
通过调整模型参数，使模型在训练集上达到最优表现。
信用评级的等级划分
信用评级的定义
指由专业的信用评级机构对借款人或债务人的信用状况进 行评估，并以简单的符号表示出来，以便于投资人或债权 人进行决策。
信用评级的等级划分
通常将信用评级分为投资级和投机级两大类，其中投资级 包括AAA、AA、A和BBB等级别，投机级包括BB、B、 CCC、CC、C和D等级别。
信用评级的作用
为投资人或债权人提供决策参考，降低信息不对称带来的 风险；同时也有助于借款人或债务人降低融资成本，提高 市场认可度。
03 信用评级模型的构建
数据收集与处理
数据来源
包括企业财务报表、市场公开信息、政府公告等。
数据清洗
去除重复、错误、不完整的数据，确保数据质量。
数据预处理
进行数据标准化、归一化等处理，以适应模型输 入要求。
对市场的重要性
信用评级有助于维护市场的稳定和 公平，促进市场的健康发展。
信用评级的历史与发展
早期信用评级
现代信用评级的起源
信用评级的发展
早期的信用评级主要依赖于专家的主 观判断和经验，缺乏客观性和科学性 。
企业信用评级模型
企业信用评级模型企业信用评级模摘要社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。
当前，社会中商业欺诈，制假售假，非法集资等现象屡禁不止，这些社会信用问题归根到底都是企业信用的问题，因此，科学、合理、公正、权威的企业信用评级技术是当前紧要的任务。
本文通过研究研究国内外企业信用评价方法，构建了一个企业信用评价平台。
该平台提供了信用评价，信用等级，信用反馈等功能，是一个功能非常完备的信用评价平台。
企业信用评级模型是评价企业信用等级的有效工具，随着全世界债券市场的迅猛发展、抵押品价值降低及其波动性增加，该模型将会得到更为广泛的关注，并将为我国各公司企业运用数学模型度量企业信用评级提供了重要参考意义。
关键词：数学模型企业信用等级企业信用评级模型信用评价AbstractThe social credit system is an important system of market economy system. At present, commercial fraud in the society of counterfeit goods, the phenomenon such as illegal fund-raising, the social credit problems in the final analysis are enterprise credit problems, therefore, scientific, reasonable, fair and authority of enterprise credit rating technology is the current urgent task.Through research the enterprise credit evaluation methods both at home and abroad, this paper builds a enterprise credit evaluation, credit rating, credit feedback, and other function, is a very complete credit evaluation platform. Enterprise credit rating model is an effective tool for evaluation of enterprise credit rating with the rapid development of bond markets around the world the value of collateral reduces and its volatility increases, themodel will be more widespread attention, and the mathematical model for the companies in our country enterprise use metric enterprise credit rating provides an important reference significance.Key words: mathematical model Enterprise credit rating Enterprise credit rating model Credit evaluation目录摘要·················……························Abstract··········································第一章绪论 (1)1.1 选题背景和意义 (1)1.2 国内外文献综述 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (5)1.3我国研究现状及存在的问题 (9)第二章信用评级主要方法与模型综述 (10)2.1 专家评估法及其优缺点 (10)2.2 财务比率分析法及其优缺点 (12)2.3 多元判别分析(MDA ) 及其优缺点 (14)2.4 logistic分析及其优缺点 (15)2.5 非参数方法 (17)2.5.1 聚类分析及其优缺点 (17)2.5.2 K近邻判别及其优缺点 (19)2.6 Z模型和Zeta模型及其优缺点 (19)2.7 基于投影寻踪和最优分割及其优缺点 (21)2.8 模糊综合评判法及其优缺点 (26)2.8.1 确定评语集 (27)2.8. 2 确定指标权重集 (28)2.8.3 确定评判矩阵 (28)2.8.4 模糊综合评判 (29)2.8.5 模糊合成算子的选择 (31)2.9 遗传算法优化ＢＰ神经网络及其优缺点 (34)2.10 基于有序分类和支持向量机方法及其优缺点 (39)2.10.1 有序分类问题与内置空间法 (39)2.11 C4.5算法建立决策树模型及其优缺点 (42)2.12 kmv公司的kmv模型及其优缺点 (44)2.13 j.p摩根的credit metrics模型及其优缺点 (45)2.14 麦肯锡公司的credit portfolio view模型及其优缺点 (46)2.15 瑞士信贷银行的credit risk+模型及其优缺点 (46)第三章现代模型在中国应用的缺陷性及改进措施 (47)3.1对于现代模型的运用还处于尝试阶段 (47)3.2 改进措施 (48)第四章对我国企业信用评级工作的建议 (50)参考文献 (52)第一章绪论1.1项目背景及意义社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。
信用等级评定范文银行信用等级评定指标
信用等级评定范文银行信用等级评定指标客户信用等级分为AAA级、AA级(AA+、AA、AA-)、A级（A+、A、A-）、BBB级、BB级、B级。
AAA级客户：客户的生产经营规模达到经济规模，市场竞争力很强，有很好的发展前景，管理水平很高，有很可靠、可预见的净现金流量，具有很强的偿债能力，对我行的业务发展很有价值，信誉状况很好。
AA+级客户：客户市场竞争力强，发展前景好，管理水平高，有可靠、良好的净现金流量，偿债能力强，对我行的业务发展有价值，信誉状况好。
AA级客户：客户市场竞争力强，发展前景好，管理水平高，有良好的净现金流量，偿债能力强，对我行的业务发展有价值，信誉状况好。
AA-级客户：客户市场竞争力较强，发展前景较好，管理水平较高，有较为良好的净现金流量，偿债能力强，对我行的业务发展有价值，信誉状况好。
A+级客户：客户市场竞争力较强，发展前景较好，管理水平较高，净现金流量较好，偿债能力较强，对我行的业务发展有一定价值，信誉状况较好。
A级客户：客户市场竞争力一般，发展前景一般，管理水平一般，净现金流量一般，偿债能力一般，对我行的业务发展有一定价值，信誉状况一般。
A-级客户：客户市场竞争力一般，发展前景一般，管理水平一般，净现金流量轻度紧张，偿债能力较弱，信誉状况一般，有一定的风险。
BBB级客户：客户市场竞争力较差，发展前景较差，管理水平较差，现金流量状况紧张，偿债能力较差，客户存在需要关注的问题，具有较大风险。
BB级客户：客户市场竞争力、财务效益状况、管理水平差，偿债能力弱，风险大。
B级客户：客户市场竞争力、财务效益状况、管理水平很差，偿债能力很弱，风险很大。
针对企业的经营能力，获利能力，偿还能力，履约能力，发展前景以及企业的内部控制，信用风险状况，等多方面进行分析和评价，具体有统一的信用等级标准。
企业信用等级划分为“三等九级”，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C九级。
其中AAA级表示企业信用极好，风险极小，履约能力极强； C级表示企业信用很差，违约风险较大。
信用评级模型及其应用
信用评级模型及其应用一、信用评级模型的介绍信用评级模型是金融领域中一种重要的风险评估方法。
其主要用于评估一家企业或个人在偿还债务方面的能力和信誉状况。
信用评级模型的基本原理是基于历史数据和经验，建立一种评估模型，通过数学模型的计算和分析，确定信用评级等级和相应的信用分值。
信用评级模型主要可分为两类：传统统计模型和机器学习模型。
传统统计模型是基于历史数据和风险经验，通过数学统计方法分析数据和时序分析等技术手段，建立评级模型，适用于评估较为固定和可预测的风险。
而机器学习模型是基于人工智能和机器学习技术，对数据进行深度学习，通过深度学习算法自适应地调整模型，快速识别复杂、多变和难以预测的风险。
信用评级模型主要适用于金融机构、债券市场、企业贷款和信贷管理等领域，其最主要的功能是帮助金融机构评估债务人偿还债务的能力和信誉状况，从而有效降低风险和提升利润。
二、信用评级模型的应用信用评级模型的应用主要集中在风险控制和投资决策两个方面。
1. 风险控制金融机构在发放贷款或资金投资时，需要根据债务人的信用状况进行风险评价。
这时候，信用评级模型可以帮助金融机构确定债务人的信用等级和相应的信用分值，从而对贷款人或投资人的风险进行有效控制。
2. 投资决策在投资决策方面，信用评级模型可以帮助投资者更加准确地评估企业的财务状况和企业信用状况，从而制定更加科学合理的投资策略。
例如，在债券投资领域，信用评级模型可以帮助投资者确定债券发行人的信用等级和难度评测，从而决定是否购买该债券。
三、信用评级模型的局限性尽管信用评级模型在风险控制和投资决策方面具有有益的作用，但是信用评级模型也存在局限性。
1. 模型预测误差由于金融市场的复杂性和不确定性，尤其是非线性因素的极度不确定性，信用评级模型很容易产生预测误差。
这会导致评估结果的局限性。
2. 数据可靠性问题信用评级模型需要大量的历史和当前数据，如果数据不准确或者缺乏，那么建立的模型就难以提供准确的预测和评估结果。
公司信用评级标准(参考)
公司信用评级标准(参考)
1. 评级考虑因素
* 公司治理结构：包括公司管理水平、法律合规水平等
* 公司财务状况：包括公司的资产负债状况、流动性和盈利能力等
* 经营情况：包括公司的市场地位、行业竞争力、业务扩展和创新能力等
* 宏观经济环境：包括国家政策、行业发展趋势、经济增长等对公司的影响
2. 评级等级划分
根据以上因素，将公司信用评级划分为以下等级：
* AAA、AA、A：优质信用等级，公司治理结构完善，财务状况稳健，经营强劲，受宏观经济环境影响较小；
* BBB、BB、B：一般信用等级，公司治理结构较好，但财务状况和经营能力有待提升，受宏观经济环境影响较大；
* CCC、CC、C：次级信用等级，公司治理结构欠缺，财务状
况和经营能力较差，容易受到宏观经济环境的影响；
* D：违约状态，公司违约或可能违约。
3. 评级方法
评级可以采用多种方法，包括定量分析和定性分析。
其中，定
量分析可以利用公司的财务报表和其他经济数据进行评估，而定性
分析则需要考虑更多的主观因素，如公司的治理结构和战略决策等。
评级过程应该遵循公正、客观、专业、保密的原则，并严格按照内
部流程进行。
以上内容仅供参考，具体评级标准还需根据实际情况进行调整
和制定。
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评级技术基础规范之六编码：P-J-B-0006
信用评级模型
（2012年11月版）
信用评级模型
（2012年11月版1）
信用评级模型是以企业经营和财务信息、行业信息、宏观经济信息和市场信息为基础，运用统计分析、专家打分等手段，以量化方式测算受评对象信用风险的评级分析工具，是评级方法在数理统计操作层面的具体表现形式，也是信用评级机构评级技术的重要组成部分。
中债资信通过学习、吸收国内外评级模型设计理念，并在征求专家顾问团信用风险建模领域专家意见的基础上，确定了目前采用的评级模型类型。
中债资信评级模型力求体现中国企业信用风险特点，减少评级过程中的主观判断因素，提高评级结果的客观性、一致性和准确性。
中债资信目前可使用的建模数据主要是发债企业数据和来自商业银行的信贷数据（以下简称“信贷数据”），发债企业数据包括经营数据和财务数据，但没有违约率数据；信贷数据包括借款企业的违约数据和大部分财务数据，但没有企业经营数据。
基于可获得数据源及其质量，中债资信目前的评级模型为分行业的打分卡模型和二元选择模型。
一、经营与财务指标相结合的打分卡模型
以发行债券企业作为统计样本，以发债企业数据和信贷数据为主要数据源，选择合适的经营指标和财务指标，分行业建立打分卡模型。
按照中债资信工商企业主体评级方法总论，对工商企业进行评级时，首先以经营风险和财务风险的综合平衡确定受评企业自身的个体信用等级，然后考虑外部支持等因素对企业自身个体级别进行调整，最终确定受评企业的信用等级。
由于在同一行业内，不同经营风险程度的企业所能容忍的财务政策激进程度不同，因而经营风险对信用等级的影响程度存在显著差异。
因此，在本评级模型中依据受评企业经营风险程度的高低对经营风险和财务风险赋以可变权重。
此外，依据短板原理的评级思想，对弱势因素给予更高的权重以放大其对最终评级结果的影响。
由于体现这一影响的调整过程具有明显的主观性，因此将此类调整以及其他难以量化的因素归类于模型外考虑因素。
在具体的模型设计中，相对应的采取分层建模思路：首先以线性加和形式得到经营风险模块得分和财务风险模块得分；然后根据经营风险得分情况确定两模块权重的分配，加权平均得到总分；最后根据其它难以量化的因素进行调整，得到最终对应级别。
具体模型形式如下：
1 2011年10月形成初稿并对外披露，2012年11月修订并正式发布。
- 1 -
- 2 - δ
---+-+=++++++=+++=+-=+1122111n n ''''''
11
1222...()...()
T()()...()()*(1())*n k n k n k n k k m m m BR w X w X w X w T X w T X FR w Z w T Z w T Z PR W BR BR W BR FR IR PR
其中BR 代表经营模块评级（Business Rating ），FR 代表财务模块评级（Financial Rating ），PR 代表初步级别（Preliminary Rating ），IR 表示指示级别（Indicated Rating ）。
X 代表经营类指标，
1X 到n k X -是定性指标，1n k X -+ 到n X 是定量指标。
Z 代表财务类指标，均选取财务比率。
(.)i T 和'
(.)i
T 是指标原始值到分值的转换。
w 和w ’表示两模块内各自的权重分配，
1i w =∑，'
1i
w =∑。
()W BR 表示经营模块的权重W 是随BR 的变化而变化的。
δ表示模型外调整因素。
模型的运算依上述公式分四步进行：（1）计算各个指标的分值：经营类定性指标直接根据评价标准评定该指标的信用等级，并根据《信用评级模型中的信用等级和分值映射表》（简称《映射表》，见附件）将其转化为对应的分值。
经营类定量指标和财务类指标的原始值都是数值，需要根据各指标不同级别所对应的阈值区间确定原始指标值所处的级别范围，然后根据《映射表》将该级别范围转化为分值区间，最后根据阈值区间和分值区间采用线性插值的方法将原始值转化为分值。
（2）计算经营模块得分和财务模块得分。
（3）加权平均得到受评企业的总分，四舍五入后根据《映射表》得到模型初步级别。
（4）根据外部支持等其它调整因素得到指示级别。
具体有关指标的阈值和评价标准见相关行业评级模型文档。
打分卡模型实现分为数据准备、指标选择、单变量分析、模型参数估计四个阶段。
1、数据准备
数据准备包括模型数据库的建立、数据的录入、清洗和筛选，以及初步的计算工作。
考虑到发债企业违约率数据缺失，以信贷数据为基础研究违约率分布规律，在此基础上确定发债企业的违约率数据。
同时，以发债企业的经营数据和财务数据为基础，整理后得到完整的样本数据。
2、指标选择
评级模型的指标分为经营指标和财务指标两大类。
依据不同行业企业的主体评级方法，分行业确定用于模型拟合的指标池，经营指标池和财务指标池均依据行业专家经验确立。
3、单变量分析
通过单变量分析找出单个指标与违约率之间的映射关系。
经营指标的映射关系由行业专家
- 3 -
估计样本实际值和信用等级的对应关系，进而制定各个指标的具体评价标准即映射关系。
财务指标的映射关系由非参数统计方法对信贷数据进行分析获得。
4、模型拟合和参数估计
本评级模型变量的确定采用向前选择过程（Forward Selection Process ）的统计学方法，即：将初步选定的指标逐个放入模型进行回归，如果新加入的指标有显著性，而且其参数的符号为正，则加入到选定的指标集中。
通过向前选择过程，可以排除相关性高的指标，以减少预测的误差。
通过此建模过程，确定分行业评级模型的最终指标；模型的参数估计采用最小二乘法，计算得出各个参数数值（模型指标权重）。
二、基于定量财务指标的二元选择模型
基于财务指标的二元选择模型完全基于信贷数据，排除人为判断因素，是打分卡模型的补充。
模型形式采用二元选择模型中的Logit 模型，以企业是否违约作为响应变量：
)(...)()(T )],...,|1([Logit n n n 2221111X T X T X X X Y P n βββα++++==其中
)]1/(ln[)(p p P Logit -=，X 是指标体系，Ti(.)是指标到违约率的映射转换，Y 代表是
否违约（1为违约），α、β是需要估计的系数。
本模型的“数据准备”方面，建模的信贷数据与模型应用的对象（发债主体）在违约定义和公司规模上有所不同，所以需要对信贷数据进行分析、清理。
模型的“指标选择”、“单变量分析”等后续步骤的工作与打分卡模型中对财务指标进行的工作类似。
该模型的参数估计采用极大似然估计。
三、相关说明
中债资信打分卡模型主要有三个优点：（1）在模型形式上，采用分层打分的结构设计，符合中债资信评级方法，而且直观透明，便于分析师理解和模型改进；（2）利用海量的信贷数据对财务指标进行研究，模型准确度高、说服力强；（3）经营指标的使用充分借鉴分析师的工作经验，使得模型更加符合中国企业的信用风险特点。
该建模方案的不足之处有两点：（1）分行业对市场上的发债企业进行建模，样本量有限；（2）信贷数据的企业主体和发债企业主体并不完全相同，用信贷数据对财务指标进行研究存在模型适用性问题。
中债资信二元选择模型方案的优点是：直接对信贷数据的企业主体违约情况进行分析，数据充分、分析主体统一，模型建设的理论基础牢固。
缺点是：仅使用财务数据具有时滞性问题，而且模型结果对发债企业存在适用性问题。
总体来看，中债资信目前的评级模型是在国内发债企业违约率数据缺失、国外发债企业数据适用性不足的情况下的阶段性选择。
中债资信将致力于与评级模型建设有关的技术研究和建模数据的有效积累，力争在条件成熟的情况下，建立更为合理、准确的评级模型。
未来中债资信将根据数据和建模经验的积累不断对评级模型进行优化。
从中长期看，中债资信将尝试构建非线性分析模型或神经网络模型，开发发债主体信用等级迁移模型。
结构化模型等市场隐含评级模型也将构成中债资信评级模型的补充。
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附件：
中债资信信用评级模型中的信用等级和分值映射表
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